http://dx.doi.org/10.7840/kics.2012.37A.11.937
통화량이 많은 상황에서 인지 무선 시스템을 위한 Cyclostationarity 기반 스펙트럼 센싱 기법
김 영 제, 심 정 윤*, 윤 석 호°, 장 용 업**, 정 길 수**
A Cyclostationarity-Based Spectrum Sensing Scheme for Cognitive Radio Systems in High Traffic Circumstances
Youngje Kim, Jeongyoon Shim*, Seokho Yoon°, Yong-Up Jang**, Kilsoo Jeong**
요 약
인지무선 통신 시스템에서는 2차 사용자가 1차 사용자의 주파수 대역 점유 여부를 판단하는 스펙트럼 센싱을 수행한다. 실제 인지무선 통신 시스템에서는 센싱 구간 동안 1차 사용자 신호가 임의로 중간에 들어오거나 나가는 통화량이 많은 상황이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 통화량이 많은 상황에 알맞은 cyclostationarity 기반 스펙트 럼 센싱 기법을 제안한다. 또한, 모의실험을 통해 제안한 cyclostationarity 기반 검출 기법이 기존의 통화량이 많은 상황을 위한 에너지 검파 기법 및 통화량이 많은 상황을 고려하지 않은 cyclostationarity 기반 검출 기법보다 우수 한 센싱 성능을 가짐을 보인다.
Key Words : cyclostationarity, spectrum sensing, high traffic circumstance
ABSTRACT
In cognitive radio (CR) systems, the secondary user (SU) performs the spectrum sensing to determine the presence of the primary user (PU) on the PU's frequency band. In practical cases, the PU would arrive and depart randomly in the sensing duration of the SU, which is referred to as the high traffic circumstance. In this paper, we propose a cyclostationarity-based spectrum sensing scheme for CR systems in high traffic circumstances. From numerical results, it is confirmed that the proposed scheme outperforms both the energy detector proposed for high traffic circumstances and the conventional cyclostationarity-based spectrum sensing scheme.
※ 본 연구는 2012년도 정부(교육과학기술부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구(No. 2012R1A2A2A01045887), 지식 경제부 및 정보통신산업진흥원의 대학 IT연구센터 육성지원 사업(NIPA-2012-H0301-12-1005), 국방과학연구소 “국내외 주파수 관련 정책조사 및 적용 연구”과제의 일환으로 수행하였음.
주저자：삼성탈레스, [email protected], 정회원
° 교신저자：성균관대학교 정보통신대학, [email protected], 종신회원
* 성균관대학교 정보통신대학, [email protected]
** 국방과학연구소, [email protected], [email protected]
논문번호：KICS2012-10-489, 접수일자：2012년 10월 9일, 최종논문접수일자：2012년 11월 12일
Ⅰ. 서 론
최근 무선통신의 발전과 함께 주파수 자원이 국 가의 중요한 희소 자산으로 인식 되고 있다. 이에 스펙트럼 환경을 인지하여 유휴 주파수 스펙트럼을
확인하고 이를 효율적으로 사용할 수 있는 인지무 선 (cognitive radio: CR) 시스템이 크게 주목 받고 있다[1]. CR은 2차 사용자가 (secondary user: SU) 주파수 대역 내 1차 사용자의 (primary user: PU) 신호 스펙트럼을 감지한 후 시간적, 공간적으로 비
어있는 주파수 대역을 PU에게 간섭을 주지 않는 범위에서 사용하는 시스템이다[2]. 이러한 CR 시스 템의 운용을 위해서는 PU의 주파수 대역 사용여부 를 판단하는 스펙트럼 센싱 (spectrum sensing) 기 술의 신뢰성이 높아야 한다.
CR 시스템을 위한 대표적인 스펙트럼 센싱 기법 으로는 에너지 검파와 (energy detection) cyclostationarity 기반 센싱 기법이 있다. 에너지 검 파는 구현이 간단하고, PU 신호에 대한 사전 정보 를 필요로 하지 않는다는 장점을 가진다.
Cyclostationarity 기반 센싱 기법은 수신 신호 통계 량이 가지는 주기성을 이용하여 스펙트럼 센싱을 하는 기법으로[3], 에너지 검출 기법보다 잡음에 대 한 민감도가 낮아 복잡도는 높지만 더 좋은 센싱 성능을 보인다. 이제까지의 스펙트럼 센싱 기법들은 대부분 센싱 구간 동안 PU 신호가 존재하거나 존 재하지 않는 두 가지 경우만을 가정한 통화량이 적 은 상황에서 연구되었다[4,5]. 그러나 실제 CR 시스 템에서는 센싱 구간 동안 PU 신호가 임의로 중간 에 들어오거나 나가는 통화량이 많은 상황이 발생 할 수 있다.
최근 이러한 통화량이 많은 상황을 고려한 스펙 트럼 센싱 기법이 연구되었으나[6], 가장 간단한 형 태의 센싱 방법인 에너지 검파에 적용하는 정도의 초기 연구가 수행된 실정이다. 통화량이 더 많아지 는 상황에서는 스펙트럼 센싱 성능이 상당히 저하 되므로[5], 더욱 신뢰성 높은 스펙트럼 센싱 기법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 일반적으로 에너지 검파보다 복잡도는 증가하지만 성능은 더 우수한 것으로 알려진 cyclostationarity 기반 센싱 기법을 채택하여 이를 통화량이 많은 상황에 알맞도록 함 으로써, 기존의 스펙트럼 센싱 기법들 보다 나은 성 능을 얻도록 하는 cyclostationarity 기반 센싱 기법 을 제안한다. 구체적으로는 수신 신호의 spectral correlation density (SCD)를 구하고, 이를 통화량이 많은 상황에 적용하여 새로운 검정 통계량을 생성 한다. 모의실험을 통해 제안한 cyclostationarity 기 반 검출 기법이 통화량이 많은 상황에서 에너지 검 출 기법보다 우수한 성능을 가짐을 보인다.
Ⅱ. 시스템 모델
센싱 구간 동안 임의로 PU 신호의 존재 유무가 변하는 통화량이 많은 상황에서 수신 신호의 모형 은 다음과 같이 귀무가설 과 대립가설 에 따
라 표현된다.
for for (1)
for for (2) 여기서 은 관측 샘플 수, 는 송신된 PU 신 호 샘플이고, 는 수신신호 샘플, 는 평균 이 0이고, 분산이 인 덧셈꼴 백색 가우시안 잡음 샘플이다 (additive white Gaussian noise: AWGN).
은 PU 신호가 샘플 와 샘플 사이에서 임의로 사라지는 상황을, 은 PU 신호 가 샘플 와 샘플 에서 임의로 나타 나는 상황을 각각 가정하며, 가설 검정 결과 로 판단되면 PU 신호가 없다고 판단하고, 으로 판 단되면 PU 신호가 대역을 점유하고 있다고 판단한 다.
SU는 PU 신호의 유무를 판단할 문턱값 (threshold) 를 검정 통계량 (test statistic) 과 비교하여 이면 으로 판단하고, 이면 로 판단한다.
Ⅲ. 통화량이 많은 상황에 알맞은 에너지 검파 통화량이 많은 상황에서 에너지 검파를 적용하였 을 때, 가정 각각에 대하여 이 , 일 때 각각 PU 신호가 떠나고 도착한다면 문턱값과 검정 통계량의 관계는 아래와 같이 나타낼 수 있다
[6].
(3)
이는 (1), (2)의 신호 모형에 일반화된 우도비 검파 를 (generalized likelihood ratio test) 적용한 형태이 다. 보기를 들어 로 가정하면,
이 되어 PU 신호가 존재하는 구 간에서 수신신호의 에너지를 얻는 형태가 된다. 또
한 로 가정하면,
이 되어 PU 신호가 없는 구간에서 수신신호의 에너지를 얻 는다. 여기서 , 은 임의의 값이므로 아래 절 에서 설명하는 바와 같이 , 값들에 대한 평균 값을 취해서 검정통계량 을 구한다.
3.1. PU 신호가 랜덤하게 도착하는 경우
PU 신호가 랜덤하게 도착하는 경우 으로 둘 수 있으며, Pr을 PU 신호가 번째 샘플에서 도착할 확률이라 하고, 이는 프와송 과정을 (Poisson process) 따른다고 가정한다. 이 경우, Pr ∙ 이 된다[6]. 여기서
는 PU 신호의 들어오는 비율이고 는 샘플링 간격이다.
에서 에 대한 평균을 취한 검정 통계량 은 다음과 같다.
∙
(4)
3.2. PU 신호가 랜덤하게 떠나는 경우
PU 신호가 랜덤하게 떠나는 경우에는 으 로 둘 수 있다. PU 신호가 랜덤하게 도착하는 경우 와 마찬가지로 PU 신호가 번째 샘플에서 떠날 확률은 Pr ∙ 이고, 여기
서 는 PU 신호의 떠나는 비율이다.
에서 에 대한 평균을 취한 검 정 통계량 은 아래와 같다.
∙
(5) (4), (5)로부터 상황에서 모두 동일한 검정 통계량 을 이용할 수 있음을 알 수 있다.
Ⅳ. 제안한 Cyclostationarity 기반 스펙트럼 센싱 기법
Cyclostationarity 기반 검출 기법은 PU 신호가 특정한 주기가 있는 신호일 경우 그 특정 주파수에 서 SCD가 주기성에 따라 값을 갖고, 특정 주기를 가지지 않는 AWGN의 경우에는 거의 0의 SCD 값 을 가진다는 사실을 이용한다. SCD를 얻기 위해 먼저 다음과 같이 cyclic autocorrelation function을 (CAF) 계산한다[7].
lim
→∞
(6) 여기서 는 cyclic frequency이고 아래와 같이 정 의된다.
±
(7)
여기서 는 반송파 주파수, 는 임의의 정수, 그 리고 는 송신신호 심볼주기를 의미한다. SCD는 CAF의 푸리에 변환으로 정의되며, (6)의 을 푸리에 변환하여 다음과 같이 SCD 를 구한 다.
∞∞ (8) 이를 정규화한 함수를 spectral autocoherence function 이라 하고 이는 다음과 같이 정의된 다.
(9)
본 논문에서 사용된 cyclostationarity 기반 검출 기 법의 검정 통계량은 이다[3].
실제 SU 수신기에서는 연산 효율을 높이기 위해 그림 1과 같이 수신신호 샘플 을 주파수영역에 서 ±
이동시킨 을 이용하여 근사화 된 SCD 를 얻으며, 검정 통계량 은 다 음과 같이 생성한다.
그림 2. 통화량이 많은 AWGN 환경에서 스펙트럼 센싱 기법 들의 ROC 성능 비교
Fig. 2. ROC performances of proposed and conventional schemes over AWGN channel in high traffic environments.
그림 1. 과 의 상호상관을 구하는 과정 Fig. 1. The crosscorrelation of and
(10)
여기서 과 은 각각 과 을 대역통 과 필터에 통과시키고, 복소 반송파를 제거한 후, 다운샘플링을 적용한 기저대역 신호 샘플을 나타낸 다. 기존 기법에서PU 신호가 랜덤하게 도착하는 경우와 떠나는 경우 모두 은 동일하게 나타남 을 알 수 있으므로, 본 논문에서는 PU 신호가 랜덤 하게 도착하는 상황을 고려하여 을 제안한다.
(10)에 (4)를 유도하는 과정과 동일한 접근 방식을 적용하면 다음과 같이 정리된다.
∙
∙
∙
(11)
Ⅴ. 모의실험 결과
본 장에서는 모의실험을 통해 제안한 통화량이 많은 상황을 위한 cyclostationarity 기반 센싱 기법 의 receiver operating characteristic (ROC) 성능을 기존 기법의 ROC 성능과 비교하였다. 모의실험은 통화량이 많은 상황을 가정하여 다음과 같은 환경
에서 수행되었다. PU 신호는 binary phase-shift keying (BPSK) 변조 방식을 따르고, 신호 대 잡음 비는 (signal-to-noise ratio: SNR) -5 dB이며,
, 오경보 확률 는 0.01, 0.03, 0.05, 0.15, 0.4, 1에서 실험하였다. 모의실험에서는 오경 보 확률 를 이용하여 문턱값을 설정할 수 있다
[8]. 통화량이 많은 상황의 수신 신호 모델을 반영하 기 위해서 수신 신호를 일부 샘플 기간 동안 없다 가 도착하는, 혹은 존재하다가 떠나는 모델을 사용 하였다. 이 때 몇 샘플동안 신호가 없다가 도착하는 지, 혹은 있다가 떠나는지는 [0, ]의 균일한 분포 를 가지는 확률 변수로 생성하였다.
그림 2는 통화량이 많은 상황을 가정하여 AWGN 환경에서 cyclostationarity 기반 기법과 기 존 기법의 ROC 성능을 보여 준다. 여기서 는 검 파 확률을 (detection probability) 나타내고, CD는 cyclostationarity 기반의 센싱 기법을, ED는 에너지 검출 기법을 나타낸다. 그리고 original은 통화량이 많은 상황을 고려하지 않은 센싱 기법을, improved 는 통화량이 많은 상황을 고려한 검출 기법을 나타 낸다. 그림 2에서 에너지 검출 기법과 cyclostationarity 기반 검출 기법 모두 통화량이 많 은 상황을 고려한 검출 기법의 성능이 우수함을 알 수 있으며, 특히 제안한 cyclostationarity 기반 검출 기법이 기존의 통화량이 많은 상황을 고려한 에너 지 검출 기법 보다 ROC 성능이 우수함을 확인할 수 있다.
Ⅵ. 결 론
본 논문에서는 PU의 출입이 있는 통화량이 많은 상황에 알맞은 cyclostationarity 기반 스펙트럼 센싱 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 수신 신호의 SCD를 구하고, 이를 통화량이 많은 상황에 적용하 여 PU 신호가 랜덤하게 도착하거나 떠나는 시점에 대한 평균을 취해 최종 검정 통계량을 생성하였다.
모의실험을 통해 통화량이 많은 상황에서 제안한 cyclostationarity 기반 스펙트럼 센싱 기법이 기존의 통화량이 많은 상황을 위한 에너지 검파 기법 및
통화량이 많은 상황을 고려하지 않은
cyclostationarity 기반 검출 기법보다 우수한 ROC 성능을 가짐을 보였다.
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